Los filamentos oscuros de la red cósmica y su insólita conexión matemática con un moho

Según la teoría predominante, a medida que el universo evolucionó después del Big Bang, la materia se distribuyó en una red de filamentos interconectados, separados por enormes vacíos. Galaxias luminosas llenas de estrellas y planetas se formaron en las intersecciones y regiones más densas de los filamentos, donde la materia está más concentrada. Los filamentos de gas de hidrógeno difuso que se extienden entre las galaxias son en gran parte invisibles, aunque los astrónomos han logrado vislumbrar sectores de ellos.

Nada de todo lo que hemos explicado hasta ahora parece guardar la menor relación con un humilde moho mucilaginoso llamado Physarum polycephalum, que crece típicamente en hojarasca y troncos en descomposición en el suelo de bosques y a veces conforma masas amarillas esponjosas en el césped. Pero el Physarum tiene una larga historia de sorpresas para los científicos, con su capacidad para crear redes de distribución óptimas y resolver problemas de organización espacial computacionalmente difíciles. En un famoso experimento, uno de estos mohos replicó el trazado del sistema ferroviario de Japón conectando las fuentes de alimentos dispuestas para representar las ciudades de los alrededores de Tokio.

El astrónomo Joe Burchett, de la Universidad de California en Santa Cruz (Estados Unidos), había estado buscando una manera de visualizar la red cósmica a gran escala, pero se mostró escéptico cuando Oskar Elek, un investigador postdoctoral en medios computacionales, sugirió utilizar un algoritmo basado en el Physarum. Después de todo, fuerzas completamente diferentes dan forma a la red cósmica y al crecimiento del moho.

Pero Elek, que siempre ha estado fascinado por los patrones de la naturaleza, quedó impresionado por las "biofabricaciones" de Physarum obtenidas por el artista berlinés Sage Jenson. Comenzando con el modelo bidimensional de Physarum que Jenson utilizó (originalmente desarrollado en 2010 por Jeff Jones), Elek y un amigo (el programador Jan Ivanecky) lo ampliaron a tres dimensiones e hicieron modificaciones adicionales, hasta crear un nuevo algoritmo.

Esta reconstrucción de la red cósmica utilizando 37.662 galaxias del catálogo SDSS (Sloan Digital Sky Survey) fue generada por un algoritmo basado en los patrones de crecimiento de un moho. Arriba: Visualización a gran escala de la estructura generada por el algoritmo del moho. Esta intrincada red de filamentos se ha reconstruido teniendo en cuenta solo las coordenadas, los desplazamientos al rojo (efecto Doppler) y las masas de las galaxias del catálogo SDSS. Abajo: Tres regiones individuales que muestran galaxias del SDSS a la izquierda y los filamentos superpuestos a la derecha. (Imágenes: Burchett et al., ApJL, 2020)

Burchett le dio a Elek un conjunto de datos de unas 37.000 galaxias del catálogo SDSS (Sloan Digital Sky Survey), y cuando le aplicaron el nuevo algoritmo, el resultado fue una representación bastante convincente de la red cósmica.

Por supuesto, un fuerte parecido visual de los resultados del modelo con la estructura esperada de la red cósmica no prueba nada, así que los investigadores realizaron diversas pruebas para validar el modelo mientras continuaban refinándolo.

Hasta ahora, las mejores representaciones de la red cósmica han surgido de simulaciones por ordenador de la evolución de la estructura en el universo, mostrando la distribución de la materia oscura a gran escala, incluyendo los halos masivos de materia oscura en los que se forman las galaxias y los filamentos que las conectan. La materia oscura es invisible para los instrumentos de los que hoy dispone la astronomía, pero constituye alrededor del 85 por ciento de la materia del universo, y la gravedad hace que la materia ordinaria siga la distribución de la materia oscura. Debido a ello, es posible inferir en qué sitios hay acumulaciones de materia oscura.

El equipo de Burchett utilizó datos de la simulación cosmológica Bolshoi-Planck, desarrollada por el equipo de Joel Primack, profesor emérito de física en la Universidad de California en Santa Cruz, para probar el algoritmo derivado del patrón de expansión del moho. Después de extraer un catálogo de halos de materia oscura de la simulación, ejecutaron el algoritmo para reconstruir la red de filamentos que los conectaba. Cuando compararon el resultado del algoritmo con la simulación original, encontraron una estrecha correlación. El modelo basado en el moho esencialmente replicó la red de filamentos en la simulación de materia oscura, y los investigadores pudieron usar la simulación para afinar los parámetros de su modelo. (Fuente: NCYT Amazings)